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本研究针对主从式无人机编队形式提出一种相对速度和位置辅助的无人机协同导航方案.首先,在考虑相对导航传感器误差的前提下,结合惯性导航的误差方程建立协同导航系统的状态方程;其次,将相对导航信息与绝对导航信息进行空间统一,建立相对速度和相对位置综合量测模型;最后,利用卡尔曼滤波器估计僚机的导航误差并进行误差补偿,提升各僚机的导航精度.
根据状态方程和量测方程,利用卡尔曼滤波对相对导航传感器以及僚机惯性导航的误差进行估计并校正.
编队以图3设计的轨迹飞行,其中长机配备表2中对应的高精度惯性器件和GPS进行组合导航,其组合导航在各方向上的速度误差小于0.02 m/s,定位误差小于3 m;为与所提协同导航方案进行对比,首先各僚机S1, S2, S3仅采用表2中对应的低精度INS进行导航,经过 1 800 s 飞行,得到误差曲线如图4~6所示,图中:t为仿真时间;δA为纯惯导解算的失准角误差;δv为纯惯导解算的速度误差;δp为纯惯导解算的位置误差;δθ,δγ,δψ分别为僚机东、北、天方向的失准角误差;δve,δvn,δvu分别为僚机东、北、天方向的速度误差;δL,δλ,δh分别为僚机北、东、天方向的位置误差.其纯惯导解算东向、北向速度误差发散至1 m/s和0.5 m/s,东向、北向位置误差发散至600 m和400 m,僚机的惯性导航天向速度、位置与气压高度计利用卡尔曼滤波进行融合,使其误差收敛,从整体精度来看各僚机纯惯性导航定位精度无法满足长时间编队飞行导航的要求.
针对主从式无人机编队形式提出一种无人机协同导航方案,利用僚机的惯导误差量以及相对传感器的误差量建立协同导航的系统模型,对相对速度以及相对位置构建量测方程.在此基础上,通过卡尔曼滤波对误差进行估计,以此对僚机惯导以及相对导航传感器误差进行补偿,为无人机编队提供稳定可靠的导航信息.